APT-группа FamousSparrow атакует бизнес и госсектор через ProxyLogon

APT-группа FamousSparrow атакует бизнес и госсектор через ProxyLogon

APT-группа FamousSparrow атакует бизнес и госсектор через ProxyLogon

Эксперты ESET изучили modus operandi новой APT-группы, которую они нарекли FamousSparrow. Злоумышленники проникают в сети госструктур и частных компаний через уязвимости веб-приложений, в том числе Microsoft Exchange.

Эта хакерская группировка, по данным ESET, действует в интернете с 2019 года. Ее боевой арсенал включает уникальный бэкдор — исследователи идентифицируют его как SparrowDoor. Очевидной связи с другими APT-группами не выявлено, хотя зафиксированы случаи, когда FamousSparrow использовала чужую программу-загрузчик или уже засветившийся C2-домен.

В марте этого года ОПГ начала штурмовать свои мишени через уязвимости в Microsoft Exchange Server, известные под общим именем ProxyLogon. Хакеры обнаружили эти лазейки раньше выхода патчей и быстро взяли их на вооружение — как и некоторые их коллеги по цеху (в ESET знают более десятка таких APT-групп).

К сожалению, несмотря на наличие патчей, проблема ProxyLogon, видимо, далеко не везде решена на местах. В середине лета она вышла в топ списков уязвимостей, наиболее популярных у злоумышленников, и актуальна до сих пор.

Кроме дыр в Microsoft Exchange, хакеры FamousSparrow в качестве точки входа используют также уязвимости Microsoft SharePoint и Oracle Opera. На взломанном сервере устанавливается бэкдор (SparrowDoor); анализ показал, что вредоносный код загружается в память текущего процесса по методу подмены DLL.

Инструментарий взломщиков также включает две кастомные версии Mimikatz. NetBIOS-сканер (Nbtscan) и небольшую утилиту для получения данных из памяти — таких, как логины и пароли.

Исследователи выявили порядка 20 очагов заражения, возникших в результате атак FamousSparrow. Хакеры наследили по всему миру — в Европе (Великобритания, Франция, Литва), обеих Америках (Канада, Бразилия, Гватемала), Азии, Африке, на Ближнем Востоке. Заражений в США, к удивлению экспертов, пока не обнаружено.

 

Основной целью атак FamousSparrow предположительно является шпионаж. Примечательно, что большинство жертв этой APT-группы — держатели гостиниц. В комментарии для The Register представитель ESET высказал такое предположение:

«Кибершпионы интересуются отелями, чтобы следить за своей целью во время ее путешествий. К тому же, проникнув в сеть отеля, они получают возможность отслеживать трафик всех гостей».

В Security Vision SOAR появились ИИ-ассистент и ML-отчёты

Security Vision выпустила обновление платформы SOAR, добавив в неё несколько заметных функций — локальный ИИ-ассистент, ML-скоринг инцидентов и автоматические ML-отчёты по итогам расследований. Обновление ориентировано на повседневную работу SOC и обработку инцидентов без выхода за контур заказчика.

Security Vision SOAR используется для управления и автоматизации реагирования на инциденты информационной безопасности на всех этапах их жизненного цикла — от выявления и анализа до восстановления и постинцидентной работы.

В основе платформы лежит объектно-ориентированный подход: каждый элемент инцидента — будь то хост, учётная запись, процесс или артефакт — рассматривается как отдельный объект со своей историей, связями и возможными действиями.

Сценарии реагирования в системе динамические: плейбуки автоматически подстраиваются под развитие инцидента, появление новых данных и техник атак. Дополнительно платформа выстраивает цепочку Kill Chain, показывая, как развивалась атака и какие шаги предпринимал злоумышленник.

Система также предлагает рекомендации по дальнейшим действиям, опираясь на контекст инцидента, накопленный опыт SOC и ML-модели, включая оценку вероятности ложного срабатывания.

 

В новом релизе появился локальный ИИ-ассистент в формате чат-бота. Он работает полностью внутри инфраструктуры заказчика и не обращается к внешним сервисам. Ассистент учитывает контекст конкретного инцидента — его стадию, связанные объекты, историю действий и похожие кейсы — и помогает аналитикам разбираться в событиях, расшифровывать логи, понимать техники атак или формировать команды для диагностики. Модель может дообучаться прямо в SOC на результатах обработки инцидентов и аналитических бюллетенях, при этом все данные остаются внутри контура.

Ещё одно нововведение — ML-скоринг критичности инцидентов. Модель автоматически оценивает приоритет события на основе его масштаба и значимости затронутых активов, что упрощает триаж и помогает быстрее понять, какие инциденты требуют внимания в первую очередь.

Также в платформе появился ML-summary — автоматическое резюме по итогам расследования. При закрытии инцидента система формирует краткий отчёт в едином формате: что произошло, какие действия были выполнены, к какому результату они привели и удалось ли атакующему чего-то добиться. Такое резюме сохраняется в карточке инцидента и отчётности, упрощая передачу дел между сменами и снижая потерю контекста.

В целом обновление направлено на то, чтобы упростить и ускорить рутинную работу SOC: быстрее разбираться в инцидентах, снижать нагрузку на аналитиков и сохранять знания внутри команды без необходимости вручную оформлять каждый шаг расследования.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru